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基于多尺度符号序列熵的睡眠脑电与少中年脑电信号分析

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第一章 绪论

1.1 课题研究背景

1.2 课题研究现状和意义

1.3 论文研究内容及结构安排

第二章 脑电信号理论及分析方法概述

2.1 脑的解剖与功能

2.2 脑电信号的理论基础

2.3 脑电信号的研究方向

2.4 脑电信号的现代分析方法

2.5 本章小结

第三章 睡眠脑电信号的多尺度符号序列熵(MSSE)分析

3.1 睡眠脑电信号的研究背景

3.2 脑电信号多尺度符号序列熵分析方法

3.3 睡眠脑电信号分析的仿真实例

3.4 本章小结

第四章 少中年脑电信号的多尺度符号序列熵(MSSE)分析

4.1 少中年脑电信号研究概述

4.2 多尺度符号序列熵的理论

4.3 少中年脑电信号数据仿真分析

4.4 本章小结

第五章 多尺度符号序列熵(MSSE)分析系统实现

5.1 系统介绍

5.2 睡眠脑电信号的系统分析

5.3 少中年脑电信号的系统分析

5.4 本章小结

总结与展望

参考文献

附录一 攻读硕士学位期间撰写的论文

附录二 攻读硕士学位期间参加的项目

致谢

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摘要

脑电信号记录着大脑活动的电位变化,是大脑神经细胞生理活动的电信号在大脑皮层的总体反应。本文提出的多尺度符号序列熵(multiscale sign series entropy,MSSE)对不同生理状态下的脑电信号进行分析,希望对于临床脑电信号的病理及生理分析能够有一定的参考价值。本文主要对于睡眠脑电及少中年脑电信号进行多尺度符号序列熵的分析,并将此算法进行系统实现。论文所做的内容如下:
  (1)论文提出多尺度符号序列熵(MSSE)分析算法,将其应用到睡眠脑电(Sleep Electroencephalogram)的病理及生理状态的分析。其结果显示,多尺度符号序列熵(MSSE)分析算法能够有效的区分出清醒和睡眠两种状态,并且可以在受到噪声影响的情况下依旧能够对不同状态进行分析检测。通过研究结果可知该分析算法可以作为辅助睡眠脑电临床分析诊断的方法。
  (2)论文通过对少中年脑电信号(Young and Middle-aged Electroencephalogram)的多尺度符号序列熵(MSSE)分析来分析不同年龄阶段的脑电信号,通过分析可知,此算法能够有效的区分出少年和中年两种不同的年龄阶段的脑电信号,而且在噪声影响下同样也可以检测出不同年龄阶段的脑电信号。通过分析验证表明该分析算法能够辅助脑电信号的临床分析与诊断。
  (3)利用C#编程实现多尺度符号序列熵(MSSE)分析系统,该系统可以对睡眠脑电信号以及少中年脑电信号的分析,在不同的尺度以及各种不同模式的情况下,对两组生理脑电信号进行分析,并显示分析结果。通过验证证明此系统能够有效的分析不同生理状态下的脑电信号,在实际的临床脑功能评估中能够起到辅助作用。

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